浪潮云正式通过C-STAR云计算安全评估认证

2017-11-24 10:45:18来源:敬奕步 热度:
2017年11月22日,在2017云栖大会·广东分会上,阿里云宣布将在广东建设其工业互联网云平台,将全国工业云总部定于广州,未来要以“ET工业大脑”持续与广东制造业融合,推动广东制造业向智能化转型升级。

一个多月前,阿里云“ET工业大脑”承接了国家工业智能公共服务云平台的云平台体系建设任务,目标是服务全国10万家制造企业。

目前,珠江啤酒、珠江钢琴等广东制造业企业已经开始使用阿里云的云计算和人工智能技术。

阿里云AI首席科学家闵万里认为,“ET工业大脑”是阿里云与国内其他工业云平台最大的区别,也是最大的优势。

“大脑是我们最核心的区别”

出现在中国的工厂和车间里的互联网人,可能最先是阿里云的人。阿里云跟其他公司的打法不一样,我们是从制造最核心的地方做起,深入到车间里去,看到工业生产最本质的制造环节,对那些机器的生产线加上神经网络,改装生产线的控制,就好比嫁接一个可以思考的“大脑”,让它可以基于原材料的不同,动态调整加工参数。

工业制造和物联网连接给我们提供了强健的神经网络和健康的骨骼,让我们能实时感知这些数据。

但是“感”了之后还要“动”,怎么“动”?就需要一个大脑来思考。阿里云首先就要把缺的“大脑”补上,兼容开放现有的做工业互联网的传感器、控制协议等,他们的厂商都会是我们的合作伙伴。他们采集数据,我们实现数据的对接,跟“大脑”对接形成一个完整的闭环,链接之后形成数据流,能够形成智慧管控流。

当整个链路打通的时候,每一个传感器的数据都能实时被中央控制系统感知,而且可以指挥接下来的操作流程。

所有的“大脑”有一个共性——消费的是数据。从这个层面讲,我们用普惠的基础降低了工业制造的准入门槛,不管是珠三角地区1990年代的生产线,还是上海张江地区2000年之后先进的生产线,只要数据能被采集,就有机会插上智慧制造的翅膀。所以“大脑”是我们最核心的区别。

监测是手段,控制才是目的

数据监测不是目的。搞很多传感器把机床的振动、旋转、切割、压力这些数据全都整上去,放在大屏幕上看,又能怎么样?如果不能及时形成反馈,反应应该怎么调、是否立刻终止,就没有意义。监控作为手段,我们最后的目的一定是控制,反向控制。

今天,对流程制造来说,我们已经做到了各个环节的流动,形成了一个实时决策。比如“工业大脑”计算的算法是自动判断基于第三个环节、第五个环节、第六个环节和第七个环节的关联性,在第七个环节可能出现一种偏差,“大脑”会算,算了之后立即反馈到第七个环节的操作系统中,告诉你如果第七个环节要动,动多少?怎样纠正?应该调整多少?它在生产过程中实现了数据的传递,而不是做事后统计报表的分析。

这一点现在有人理解了,以前他们都觉得不可能。数据采集之后看得多了,见多识广,就能找出其中的窍门,固化到“大脑”中去,“大脑”能识别的模式越来越多,学的招数就越来越多,越来越聪明,将来可以反向控制系统,甚至可以告诉生产线原来的厂商,其实你这个参数设定有问题。

所以今天我坚信,只要你的数据能嫁接,通过“ET大脑”就可以把全链条的参数控制住,因为我们有消费者的行为数据、商品数据、物流数据,一打通就是全链条打通。

怎样采到数据

珠三角地区的工业生产线起步较早,比长三角地区更早,因此也带来一个问题——传感器方面不够多。我们走车间的时候先去了长三角地区比较新的德国生产线厂商,看看当阿里的数据采集完备后的最佳状态是什么。答案是可以,只要数据接上“工业大脑”之后,业务会有提升。现在对80、90年代的生产线来说,怎么让数据被采到,是最大的问题。

买传感器有很大风险,太老的生产线压根没有预留空间,非侵入式的外挂型的感知网络方可行,这一点恰恰成为物联网器件市场的巨大商机。但是这些厂家下决心采集数据绝对不是为“感”买单,而是为了解决业务问题。问题是什么?就是提高生产良品率、降低产品的方差、降本增效。

要解决珠三角地区年代久远的生产线智能制造的问题,一定要两个角色组队,一个角色是物联网伙伴,另一个是我们的角色——“大脑”,两者在一起能给出一个业务解决方案,而不是把数据接上来放在大屏幕上供领导视察时看看。有了“大脑”,效率就提升了,良品率提升后价格就上升了,有效益,厂商就会上。

工业企业用户对互联网的接受程度有所开放

在去年6月份之前,传统企业对互联网的接受程度非常低。我们在苏州地区接触了几十家工厂,都被拒绝,工厂觉得互联网公司跑到我这儿能干啥。当时我跟我的团队说,这证明我们在做一件创新的事情,我们要坚持。

今天的情况比一年前好太多,因为有现实案例说话。我们在江苏协助协鑫光伏、在浙江协助中策橡胶,做出了成果。协鑫光伏是个典型案例,它没有任何的硬件投资,就是把现有的数据,比如车间湿度、温度、砂浆上下部温度,嫁接上云计算的“大脑”,“大脑”对生产参数进行深度学习计算,分析出与良品率最相关的60个关键参数,并搭建参数曲线,在生产过程中实时监测和控制变量,立刻就降本增效。

保利协鑫切片事业部副总裁刘建平在4月的江苏省制造业创新发展论坛上说,随着与阿里云推进智能制造,保利协鑫切片事业部人均月产出已提升506%,生产周期缩短50%,直接人力成本下降45%。

今天,大家更多的在想怎么接上这个“工业大脑”,而不是“工业大脑”能不能带来效益。以前是对我们怀疑,现在是对他自己能不能加入有疑问。

责任编辑:张驰

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